中化新网讯 近日,中国科学技术大学胡伟教授团队在《材料基因工程前沿(英文)》上发布了其开发的一种融合人工智能(AI)大语言模型(LLMs)与第一性原理计算(FP)的智能框架MatAgent,为大语言模型与计算化学的深度融合提供了新的解决方案。
据介绍,MatAgent通过利用Prompt Engineering和LLMs推理技术,可以在无需预定义的输入结构的情况下解释复杂的科学查询,并对材料行为产生精确的预测,为数据分析、结构生成和属性预测等任务提供了全新的高效途径。研究团队针对传统LLMs在材料科学领域存在的领域知识缺失、动态推理能力不足等瓶颈,通过策略,将FP计算工具链与LLMs的能力深度耦合,构建了兼具高精度与泛化性的材料预测平台,为结合先进计算技术以改进材料属性预测提供了新的思路,突出“用户驱动→智能工具链协作→多模态输出”的闭环逻辑,实现材料领域复杂任务的自动化与高精度求解。初步评价表明,MatAgent在预测精度和效率上都有显著提高。
MatAgent还支持领域导向的提示工程,使用者可通过提出多类别集成提示策略(如专家角色模拟、少样本思维链),将化学知识动态融入LLM推理过程,提升任务规划的准确性。
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